論文の概要: Natural Language Processing Applications in Cardiology: A Narrative Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16708v1
• Date: Sun, 19 Oct 2025 04:26:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.104015
• Title: Natural Language Processing Applications in Cardiology: A Narrative Review
• Title（参考訳）: 心臓科における自然言語処理の応用 : ナラティブレビュー
• Authors: Kailai Yang, Yan Leng, Xin Zhang, Tianlin Zhang, Paul Thompson, Bernard Keavney, Maciej Tomaszewski, Sophia Ananiadou,
• Abstract要約: 本総説では,2014年から2025年にかけてのNLP研究の概要について概説する。 我々は6つのデータベースを検索し、さまざまな心血管疾患の文脈でNLP技術の応用を解説した論文を検索した。 厳密な検診の結果、265件の関連項目が判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.93482179174867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cardiovascular disease has become increasingly prevalent in modern society and has a significant effect on global health and well-being. Heart-related conditions are intricate, multifaceted disorders, which may be influenced by a combination of genetic predispositions, lifestyle choices, and various socioeconomic and clinical factors. Information regarding these potentially complex interrelationships is dispersed among diverse types of textual data, which include patient narratives, medical records, and scientific literature, among others. Natural language processing (NLP) techniques have increasingly been adopted as a powerful means to analyse and make sense of this vast amount of unstructured data. This, in turn, can allow healthcare professionals to gain deeper insights into the cardiology field, which has the potential to revolutionize current approaches to the diagnosis, treatment, and prevention of cardiac problems. This review provides a detailed overview of NLP research in cardiology between 2014 and 2025. We queried six literature databases to find articles describing the application of NLP techniques in the context of a range of different cardiovascular diseases. Following a rigorous screening process, we identified a total of 265 relevant articles. We analysed each article from multiple dimensions, i.e., NLP paradigm types, cardiology-related task types, cardiovascular disease types, and data source types. Our analysis reveals considerable diversity within each of these dimensions, thus demonstrating the considerable breadth of NLP research within the field. We also perform a temporal analysis, which illustrates the evolution and changing trends in NLP methods employed over the last decade that we cover. To our knowledge, the review constitutes the most comprehensive overview of NLP research in cardiology to date.
• Abstract（参考訳）: 心血管疾患は現代社会でますます流行し、世界的な健康と幸福に重大な影響を与えている。 心臓関連疾患は複雑で多面性疾患であり、遺伝的前置詞、ライフスタイルの選択、様々な社会経済的・臨床的要因の組合せに影響される可能性がある。 これらの複雑な相互関係に関する情報は、患者の物語、医療記録、科学文献などを含む様々な種類のテキストデータに分散している。 自然言語処理(NLP)技術は、この膨大な非構造化データを分析し、理解するための強力な手段として、ますます採用されている。 これにより、医療専門家は、心臓疾患の診断、治療、予防に対する現在のアプローチに革命をもたらす可能性がある、心臓学分野についてより深い洞察を得ることができる。 本総説では,2014年から2025年にかけてのNLP研究の概要について概説する。 我々は6つの文献データベースを検索し、さまざまな心血管疾患の文脈でNLP技術の応用を解説した論文を検索した。 厳密な検診の結果、265件の関連項目が判明した。 我々は,NLPパラダイムタイプ,心臓科関連タスクタイプ,心血管疾患タイプ,データソースタイプなど,複数の次元から各記事を分析した。 解析の結果,各次元の多様性が明らかとなり,この分野におけるNLP研究のかなりの幅が示された。 我々はまた、過去10年間に採用されてきたNLP手法の進化と変化傾向を示す時間的分析を行った。 我々の知る限り、これまでのNLP研究の概観は最も包括的である。

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